大数据-数仓分层之DWS

最新推荐文章于 2025-05-03 08:00:00 发布
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分类专栏： 大数据 经验分享 linux
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DWS层描述

dws层主要是统计某一个事实在每一天的一些行为，比如：
用户的登录此时、下单次数等
在这里插入图片描述
到这一层直接启动脚本就可以了：

[root@hadoop102 bin]$ dwd_to_dws.sh 2020-06-18
大数据实时数仓Hologres（四）：基于Flink+Hologres搭建实时数仓
Lansonli（蓝深李）的博客
10-01 3562
在Flink开发平台，新建名为DWD的SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器后，部署并启动作业。创建Catalog时可以设置默认的源表、维表和结果表的WITH参数，也可以设置创建Hologres物理表的默认属性，例如上方table_property开头的参数。a) 在Flink开发平台，新建名为ODS的SQL流作业（步骤与test作业相同，引擎一致），并将如下代码拷贝到SQL编辑器。创建作业后，将如下代码拷贝到test作业的SQL编辑器上，修改目标参数取值后，选中代码片段后单击左侧代码行上的运行。
【电商数仓】数仓搭建之服务数据（data warehouse service-- DWS）层（DWS层概述、几个系统函数和用户主题的建立与数据导入）
weixin_43923463的博客
10-07 1031
DWD层：将数据重新建模，以粒度最细的方式将所有的**明细**数据放入DWD层。在一个公司中，会计或者财务会关心明细，将明细总结形成一张资产负债表交给老板。 数仓最终形成的表格不是明细层，数据量十分大，可读性差。 最终呈现的数据是汇总过的数据，所以在DWS层需要将数据以感兴趣的角度进行汇总，如下sql，为分组汇总 按照维度进行汇总，六个维度表（商品、优惠券、活动、地区、时间、用户）。 所有能够汇总的事实按照用户维度进行汇总，就得到了一张用户主题汇总表，所有能够汇总的事实如下表所示：
电商数仓(dws 层)
a1786742005的博客
05-03 6052
一、dws 层介绍 统计各个主题对象的当天行为，服务于 DWT 层的主题宽表，以及一些业务明细数据，应对特殊需求(例如，购买行为，统计商品复购率)。 二、dws 层用户行为数据 2.1 每日设备行为 dws_uv_detail_daycount 1、介绍 每日设备行为，主要按照设备 id 统计。 2、数据来源 dwd_start_log 3、建表 drop table if exists dws...
数仓搭建DWS层
noob9527的博客
04-24 2420
尚硅谷电商数仓DWS层
数仓分层：ODS、DWD、DWS、DWT、ADS
最新发布
呱牛 Just do IT
05-03 650
在数据开发中，我们都希望自己的数据结构清晰、数据关系条理化，能够在系统中有层级、有顺序地流转，使用者与设计者能够进行数据血缘追踪，清晰地看清楚数据的整个生命周期。因此，需要一套行之有效的数据组织、管理和处理方法，来让我们的数据体系更加有序，这就是数据分层。对于数仓分层，不同的厂商、不同的业务服务类型对数据仓库分层也有各自不同，没有标准说一定要分3层、4层还是5层才是最好的分层，重点还是满足业务与企业发展的需要。
数仓开发之DWS层（一）
JiaXingNashishua的博客
11-28 4419
设计要点：（1）DWS层的设计参考指标体系；（2）DWS层表名的命名规范为dws_数据域_统计粒度_业务过程_统计周期（window）注：window 表示窗口对应的时间范围。
离线数仓（九）【DWS 层开发】
功不唐捐，玉汝于成
04-04 2977
DWS 层搭建
10. 数仓开发之DWS层
记录点点滴滴
03-28 798
数仓开发之DWS层最近1日汇总表最近 n 日汇总表历史至今汇总表 设计要点： DWS 层的设计参考指标体系 DWS 层的数据存储格式为 orc 列式存储 + snappy 压缩 DWS 层表名的命名规范 : dws_数据域_统计粒度_业务过程_统计周期（1d / nd / td ） 1d : 最近1日，nd : 最近n日，td : 历史至今 最近1日汇总表 最近 n 日汇总表 历史至今汇总表 ...
大数据--数据仓库--数仓分层和架构
数据挖掘+大数据研发+算法学习
09-02 685
目录 1.1 数仓分层规范 1.1.1 为什么需要数据建模 1.1.2 维度模型 1.1.3 标准数仓分层 1.1.4 其他数仓分层 1.2 常见的数据架构 1.2.1 传统关系数据库--范式建模 1.2.2 .Kimball架构和Inmon架构 1.1 数仓分层规范 1.1.1 为什么需要数据建模 大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能，成本，效率和质量之间取得最佳平衡。 性能：良好的数据模型能够帮我们快速查询所需要的数据，减少...
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一：数仓分层（标准五层） 电商数仓建设：采用flume，kafka导入日志数据，采用sqoop导入业务数据。接着进行数仓分层建模。 ods层： 保持数据原貌，不做任何修改，起到数据备份作用； 创建分区表，防止后续全表扫描 采用压缩，减少磁盘存储空间。 补充orc格式：列式存储，有多种文件压缩方式，并且有很高的压缩比；文件是可切分的，提供 多种索引。 dwd层： 描述业务事实。具体建模过程：选择业务过程-- 声明粒度 -- 确认维...
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背景:1.注意：建表操作需要在hive中进行，presto不支持hive的建表语法(creta table as select语句，一般不使用)该主题宽表是否需要建为分区表，取决与我们的商品数量的多少如果商品量很大，且交易量很大需要建成分区表如果商品量很少，或者每天交易量很少，则可以不必分区。
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weixin_54936485的博客
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大数据项目Flink实时数仓DWS层
数据仓库搭建DWS层
qq_55906442的博客
05-27 1454
本篇只是DWS层，其他内容请关注我的博客！在<项目>专栏里！！！ 本篇文章参考尚硅谷大数据项目写成！ 一、业务术语 1）用户 用户以设备为判断标准，在移动统计中，每个独立设备认为是一个独立用户。Android系统根据IMEI号，IOS系统根据OpenUDID来标识一个独立用户，每部手机一个用户。 2）新增用户 首次联网使用应用的用户。如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增用户、月新增用户。
数仓分层——ODS、DW、ADS
麦当当的博客
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ODS（Operational Data Store，运营数据存储）是数据仓库体系结构中的一个重要组成部分，通常作为数据仓库架构中的第一个层次或者与原始数据层紧密相关。ODS 层主要用于存储和处理来自业务应用系统的实时、操作性数据，提供给业务用户和决策者进行日常的操作性查询和分析。数据来源： ODS 层的数据主要来自于组织内部的业务应用系统，如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、销售、采购、库存管理系统等。这些系统产生的数据通常是实时、操作性的，包含了组织的日常业务活动的详细信息。数据存储。
11.数据仓库搭建之DWS层搭建
Mmj666的博客
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11.数据仓库搭建之DWS层搭建
大数据数仓建设：从问题到规范
文档详细介绍了数据仓库的建设背景、存在的问题以及相应的改进措施，提供了具体的数仓分层、命名规范和日常开发规范。" 在大数据领域，数据仓库是用于存储、管理和分析大量结构化数据的系统。在基于Hive的数据仓库...
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